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公开(公告)号：CN110865653B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201911213775.6
申请日：2019-12-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种分布式的集群无人机队形变换方法。首先对集群无人机的位置和速度进行初始化并设计集群的飞行队形；然后，建立无人机协同任务分配模型，各架无人机独立地进行任务选择，进行任务包的构建与更新；任务包更新完成后，各架无人机同时向通信邻域内的其他无人机共享自己的已知信息并进行一致性协商，采用CBBA完成从初始随机位置到集群目标队形的位置分配，确保算法最终收敛到一个无冲突的任务分配方案；最后，通过设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律，实现集群队形的形成与保持。同时，本发明可以通过目标队形位置的再分配实现集群无人机快速高效的队形变换。
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公开(公告)号：CN107678446B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201711031260.5
申请日：2017-10-30
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种针对大规模目标群的无人机协同目标分配方法，针对大规模目标群首先删除目标群中的劣解目标，获取非劣解目标的集合，然后针对该集合中的目标进行任务分配，充分利用无人机执行任务能力，更加合理的进行目标任务分配。本发明能够保证无人机所执行的任务都是非劣解，为无人机分配非劣解集合中的最优目标，并且保证了所有无人机达到最大执行任务能力。本发明在建模过程中，对无人机和目标的数量关系进行分析，针对多无人协同大规模目标分配问题建模时情况考虑不全面的问题，考虑删除每架无人机目标集合中的劣解目标，使模型在目标分配过程中更具有实用性。
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公开(公告)号：CN110134146A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910513324.8
申请日：2019-06-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种不确定环境下的分布式多无人机任务分配方法，首先建立协同任务分配模型，各无人机进行自己的任务束更新、构建，然后无人机编队进行一致性协商，实现不确定参数下最大化整体收益的目标。本发明利用一致性束算法CBBA，在分布式的架构下求解任务环境存在不确定参数时多无人机的时敏任务协同分配问题，利用高斯过程回归模型来捕捉不确定参数对任务分配收益的影响来参与分配过程从而保证任务分配结果的实际执行效果，利用主动学习和流形学习方法来提高算法的计算效率。
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公开(公告)号：CN102081404A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN201110030224.3
申请日：2011-01-27
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种通信约束下双无人机协同目标跟踪方法，控制两架无人机协同地跟踪一个地面目标；跟踪过程中，长机判断自身进入强制接近状态后，迅速重新满足探测距离约束的要求，若未进入强制接近状态，以精度优先，提高目标观察数据的精度；僚机以强制接近状态和以及提高精度的原理与长机相同，僚机的活动范围被限制在以两机连线为中心的一个小范围内，以足够的速度分量去追踪长机，从而确保长机和僚机之间的距离小于给定值。本发明能够确保通信距离约束得到满足，为协同提供通信保障；能够确保长机的探测距离约束得到满足，为目标跟踪提供保证；能够在飞行中实时分析跟踪精度并优化轨迹，为跟踪质量提供保证。
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公开(公告)号：CN107943066B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710553624.X
申请日：2017-07-08
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供了一种有人机对无人机障碍规避的监督控制方法，涉及无人机领域，本发明定义环境因素、障碍规避动作及监督控制模式的取值，无人机对可选障碍规避动作进行推理判断，根据判断结果进行判断，从而规避障碍，本发明对于已知障碍，无人机充分发挥其自主能力，独立完成障碍规避；对于未知障碍，无人机必须在有人机的指导下完成规避，可变自主监督控制方法充分发挥无人机的自主执行和有人机操作员的分析判断能力；对于通信中断等极端情况，无人机通过对监督控制模式的调节，在等待通信恢复的同时保证自身的安全，可变自主监督控制模式结合无人机和有人机的特点，对不同的障碍类型和环境状况有较好的应变能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109917805A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910054211.6
申请日：2019-01-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种通信延迟约束下多无人机任务指派冲突消解方法，以复杂战场环境下多无人机任务指派为研究背景，针对分布式结构下通信延迟可能导致指派冲突的问题，设计了一种通过设置比较阈值和对无人机进行优先级排序的方法，以极小的通信代价预测潜在指派冲突；之后开启编队内通信，通过比较各无人机的指派方案确定当前可执行的最优任务，从而达到冲突消解的目的。该冲突消解机制能够准确高效地预测和消解指派冲突，具有可行性与合理性；且由于采用动态的阈值设定，对不同的作战环境有较好的适用性。
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公开(公告)号：CN108919640A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810359284.1
申请日：2018-04-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种无人机自适应多目标跟踪的实现方法，涉及飞行控制领域，本发明通过计算无人机的状态空间和运动方程，求解目标函数，循环计算即可得到整个时间域上的无人机飞行状态和跟踪轨迹。本发明的有益效果在于本发明是基于强化学习研究无人机自适应目标跟踪，构建POMDP框架，选取信念优化方法求解POMDP问题，使得目标函数容易求解，且计算量小，通过仿真也验证了该方法的收敛性。而且从仿真结果可以看出无人机的飞行轨迹平滑，适应度高，能很好的自适应跟踪目标。
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公开(公告)号：CN102778235B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210216772.X
申请日：2012-06-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种通信约束下的多无人机协同区域搜索方法，首先设置多无人机的初始位置、通信约束条件的参数和搜索完成时间，选取代价最小的点作为各无人机下一航路点位置，并判断该航路点是否满足边界约束条件；无人机飞至满足边界约束条件的航路点，判断无人机通信距离范围内是否有其他无人机后，与相距最近的无人机交换概率图数据；最后计算区域覆盖率并判断是否到达搜索完成时间。本发明能够消除或者减弱通信约束对多无人机协同系统的影响，使多无人机能够以最小代价完成搜索任务，提高搜索区域覆盖率。
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公开(公告)号：CN102508492B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201110347221.2
申请日：2011-11-04
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种飞行器在等高航路点间的定高度大圆飞行实现方法，其特征在于步骤如下：通过计算实际飞行航线与理想大圆航线之间的实时偏差，给出了飞行器实现两等高点之间的定高度大圆飞行的具体实施步骤，进而可拓展至多等高航路点间的定高度大圆飞行。通过对该方法进行仿真验证可知，其通过对飞行器的实时高度和实时方位的调整很好的解决了飞行器沿大圆定高度飞行的实现问题，精度高，并且对飞行器的机动能力要求较弱，所以可以应用于多种研究对象。
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公开(公告)号：CN102740310A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210210519.3
申请日：2012-06-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种多传感器可靠性网络的并行组网方法，对传感器网络进行预先设计后，随机选取n个节点作为簇头节点，各簇头执行并行组网，并完成节点的升格与退位处理，所有节点都并入网中后，判断是否存在连通分量并构建全连通网络，最后调整网络可靠性。本发明能够快速组建一个具有一定可靠性的多传感器网络，并使网络在节点失效或新节点接入时，能够迅速重新组建成可靠网络，使多传感器组成的无线网络具有一定的自愈能力和灵活组网特性。
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